garbor特征提取第17页

Deep Learning（15-草履虫）

卷积神经网络CNNCNN的应用什么是卷积（特征提取）CNN通过“局部连接”和“参数共享”可以更高效地完成图像识别任务局部连接：每个神经元不再和上一层的所有神经元连接，而只和上一层相邻的局部区域内的神经元连接

怎么全是重名·2023-10-18 07:42

bp神经网络图像特征提取,一文搞定bp神经网络

本人新手，在做BP神经网络的时候遇到了一个问题5不知你是不是用matlab的神经网络工具箱，因为一般神经网络都是成批处理的，每一次调整都会综合所有样本的误差进行调整，而不是一类一类图片的去调整，所以不会出现你说的现象。目前我看过的很多C++或者其它语言自己写的神经网络，都会有这样或那样的理解错误，建议先使用现成的matlab的神经网络工具箱进行训练。另外是输入的问题，图象一般会先提取特征，再将特征

小浣熊的技术·2023-10-18 06:21

秋招面试准备

特征金字塔主要通过在不同尺度下对输入图像进行多次特征提取来获取不同尺度上的目标信息。

Orange_sparkle·2023-10-18 02:06

同质图，异质图，二部图，多元图等常见图的类型

文章目录前言一、常见图类型二、Motif同配性轨道常见模体聚类系数前言传统的图数据分析通常采用监督学习的框架,即通过人为特征提取或端到端图深度学习模型将图数据作为输入,经过训练后,挖掘图数据中的有效信息

李飞飞，·2023-10-18 01:25

使用TF-IDF构建Python中的逆向文件频率（Inverse Document Frequency）模型

TF-IDF构建Python中的逆向文件频率（InverseDocumentFrequency）模型TF-IDF（TermFrequency-InverseDocumentFrequency）是一种常用的文本特征提取方法

认真写代码i·2023-10-17 21:55

matlab实现卷积神经网络CNN（一）——网络结构介绍

相比于全连接前馈神经网络，卷积神经网络有三个结构上的特性：局部连接、权重共享以及汇聚，这些特性使得卷积神经网络具有很好的特征提取能力，且参数更少。卷积神经网络一般由卷积层、汇聚层和全连接层构成。

Monodwj·2023-10-17 19:01

33 机器学习（一）:特征工程

文章目录机器学习需要用到的包的介绍机器学习做什么深度学习做什么常见的概念数据介绍数据类型数据的来源数据的构成特征工程one-hot编码接口集特征提取DictVectorizerCountVectorizerTfidfVectorizer

Micoreal·2023-10-17 19:40

点云处理【二】(点云滤波)

通常我们获取的点云数据中包含噪声，噪声会影响点云的特征提取、配准和语义处理。

略知12·2023-10-17 18:23

三维模型BIM 轻量化常用的关键技术

常用的关键技术包括以下几个方面：1、简化算法：基于网格简化、特征提取等方法，对原始模型进行精简和优化，从而降低模型的复杂度和大小。

3D探路人·2023-10-17 04:30

Python-车牌识别

车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，

Big_data·2023-10-16 23:36

掌握 Scikit-Learn: Python 中的机器学习库入门

的核心组件与结构安装与配置验证安装数据表示与预处理特征矩阵和目标向量数据处理估计器模型的选择思考问题的本质研究数据的分布判断任务的复杂性分类问题回归问题监督学习分类算法回归算法无监督学习模型的评估训练集和验证集分类模型评估回归模型评估特征工程特征选择特征提取概述机器学习

我是小白呀·2023-10-16 18:04

AFPN:用于目标检测的渐近特征金字塔网络

多尺度特征提取的一种常见策略是采用经典的自上而下和自下而上的特征金字塔网络。然而，这些方法存在特征信息丢失或退化的问题，削弱了非相邻层次的融合效果。

AI浩·2023-10-16 12:10

Python应用-矩阵乘法-特征提取

目录常规运算应用场景：特征提取特征矩阵权重矩阵举例说明代码展示常规运算importnumpyasnpmatrix1=np.array([[1,2],[3,4]])matrix2=np.array([[5,6

一只天蝎·2023-10-15 23:16

解码器层和解码器

目录1、解码器层和解码器的作用2、解码器层和解码器的架构3、解码器层和解码器的代码实现1、解码器层和解码器的作用解码器层是解码器的组成单元，每个解码器层根据给定的输入向目标方向进行特征提取操作，即解码过程根据解码器的结果以及上一次预测的结果

Q渡劫·2023-10-15 11:24

learn编码器

目录1、编码器的作用2、编码器的结构图3、代码实现如下1、编码器的作用编码器用于对输入进行指定的特征提取的过程，也称为编码，由N个编码器层堆叠而成2、编码器的结构图3、代码实现如下importnumpyasnpfromtorch.autogradimportVariableimportcopyfromtorchimportsoftmaximportmathimporttorch.nnasnnimp

Q渡劫·2023-10-15 11:24

文本匹配SimCSE模型代码详解以及训练自己的中文数据集

但是该示例代码中的短文本是用的英文短句，其实SimCSE模型也可以用于中文短文本的特征提取，本篇博客就基于苏沐剑发表于科学空间的中文任务还是SOTA吗？

肥宅程序员aka不会游泳的鱼·2023-10-15 06:23

语音识别及交互

，理解意图DM（DialogManagement）：对话管理NLG（NaturalLanguageGeneration）：自然语言生成TTS（TextToSpeech）：语音合成语音识别信号处理，声学特征提取声音信号是连续的模拟

stoolman·2023-10-15 00:20

【动作模式识别】肌电信号采集到动作模式识别的一个思路

通过特征提取（如时域特征、频域特征、时频域

阿润021·2023-10-14 20:47

矩阵及其运算在卷积神经网络（CNN）中的应用与启发

点赞+收藏+关注哦~目录摘要1.引言1.1研究背景和意义1.2报告结构2.卷积神经网络（CNN）简介2.1CNN基本原理2.2CNN的优势和应用领域3.矩阵在CNN中的应用3.1图像表示与卷积运算3.2特征提取与矩阵分解

云边牧风·2023-10-14 18:34

【机器学习】sklearn特征选择（feature selection）

文章目录特征工程过滤法（Filter）方差过滤相关性过滤卡方过滤F验表互信息法小结嵌入法（Embedded）包装法（Wrapper）特征工程特征提取(featureextraction)特征创造(featurecreation

高朗·2023-10-14 08:19

AI工程化—— 探索如何实现AI在企业多快好省的落地

这些环节包括目标定义、数据收集、数据清洗、特征提取、模型选择、模型训练、模型部署和模型监

雪碧有白泡泡·2023-10-13 20:50

AFPN：用于目标检测的渐近特征金字塔网络

多尺度特征提取的一种常见策略是采用经典的自上而下和自下而上的特征金字塔网络。然而，这些方法存在特征信息丢失或退化的问题，削弱了非相邻层次的融合效果。本文提出了一种支持非相邻层次直接

静静AI学堂·2023-10-13 20:47

AutoRunner自动化测试工具新版本智能识别算法之视觉识别

视觉识别算法通常包括图像预处理、特征提取和分类三个主要步骤。首先，图像

泽众云测试·2023-10-13 19:23

卷积神经网络中的权值共享和局部连接

权值共享一维的情况，使用相同的权值向量来做卷积二维情况示意图一个m*m的卷积核在图像上扫描，进行特征提取，如图，是3*3的卷积核，如果channel

昱萱·2023-10-13 15:52

回归预测 | MATLAB实现CNN-LSSVM基于卷积神经网络-最小二乘支持向量机的数据回归预测（多指标，多图）

利用CNN进行特征提取，将提取后的特征放入LSSVM进行回归实现组合预测。2.直接替换Excel

机器学习之心·2023-10-13 15:25

开放目标检测Grounding DINO: Marrying DINO with Grounded Pre-Training for Open-Set Object Detection 论文阅读笔记

MarryingDINOwithGroundedPre-TrainingforOpen-SetObjectDetection论文阅读笔记一、Abstract二、引言三、相关工作DetectionTransformersOpen-SetObjectDetection四、GroundingDINO4.1特征提取和增强器

乄洛尘·2023-10-13 09:34

大数据毕设 - 深度学习植物识别系统（python OpenCV）

caxiou·2023-10-12 21:23

三维点云体素滤波python_一种基于点云的Voxel（三维体素）特征的深度学习方法...

之前我们提到使用SqueezeSeg进行了三维点云的分割，由于采用的是SqueezeNet作为特征提取网络，该方法的处理速度相当迅速(在单GPU加速的情况下可达到100FPS以上的效率)，然而，该方法存在如下的问题

weixin_39849387·2023-10-12 19:42

目标检测模型总结

其中传统的目标检测算法的主要工作集中在手工设计中低层面的特征提取算法，如SIFT、HOG特征

Jager_416·2023-10-12 16:02

milvus测试

输入是图片，图片经过ml模型进行特征提取，再在milvus中进行存储或者检索部署✘dell@dell-Precision-3630-Tower/nvme/baum/git-project/milvus

naturliche·2023-10-12 08:42

竞赛选题深度学习植物识别算法系统

laafeer·2023-10-12 02:10

特征工程分析常见方法

1概述特征工程是一个超集，它包括特征提取、特征构建和特征选择这三个子模块。在实践当中，每一个子模块都非常重要，忽略不得。

Kellem_·2023-10-12 01:09

读书笔记：多Transformer的双向编码器表示法(Bert)-3

BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers，即Bert；第3章Bert实战学习如何使用预训练的BERT模型：如何使用预训练的BERT模型作为特征提取器

baby_hua·2023-10-11 23:30

c++视觉处理----固定阈值操作：Threshold()函数，实时处理：二值化，反二值化，截断，设为零，反向设为零

它可以用来将图像中的像素值根据用户定义的阈值转换为二进制值（0或255），以便进行图像分割、物体检测和特征提取等任务。

枭玉龙·2023-10-11 19:02

OpenCV3学习（11.7） BRISK特征检测器及BRISK描述符

BRISK算法一种特征提取算法，也是一种二进制的特征描述算子。它具有较好的旋转不变性、尺度不变性，较好的鲁棒性等。

菜鸟知识搬运工·2023-10-11 11:14

Computer Vision_33_SIFT：TILDE: A Temporally Invariant Learned DEtector——2014

此部分是计算机视觉部分，主要侧重在底层特征提取，视频分析，跟踪，目标检测和识别方面等方面。对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉，仅仅列出上google上引用次数比较多的文献。

AllisWell_WP·2023-10-11 11:43

BRISK特征提取算法（翻译）

原文链接：BRISK:BinaryRobustInvariantScalableKeypoints1.不同尺度的关键点检测为了获得在不同尺度的稳定关键点，brisk算法采用FAST算法在不同尺度空间中求解关键点。在brisk算法中，不同尺度的金字塔层由n个octaves层ci和n个intra-octaves层di组成，i={0，1，...,n-1}。本文中n=4.每个octaves层由连续地对原图

koibiki·2023-10-11 11:11

激光雷达学习笔记（三）特征提取

激光雷达获取的信息是和周围物体之间的距离信息，在移动机器人尤其是自主移动机器人领域具有非常广泛的应用，那我们就从移动机器人的自主导航开始聊吧。移动机器人导航是指移动机器人依靠传感器在特定环境中，按时间最优、路径最短或能耗最低等准则实现从起始位置到目标位置的无碰撞运动。传统的移动机器人导航问题包含三大要素：地图创建、定位和运动控制，通过三大要素，解决三个基本问题：我在哪里？我要去哪里？如何去？机器人

小菜鸟上学校·2023-10-11 10:21

【毕业设计】机器学习恶意流量识别检测（异常检测） - 网络安全信息安全

恶意软件分类2.2恶意软件加密通信方式3加密HTTPS流量解析3.1Https简介4流量解析4.1流量解析日志生成4.2流量解析日志中的数据关联4.3流量解析的证书日志5机器学习特征分类5.1构建4元组5.2特征提取

caxiou·2023-10-11 07:07

harr特征加级联分类器的目标检测系统

部分公式渲染不正常，公式完整版请移步个人博客1.识别系统架构harr_system.png以上是Harr特征+级联分类器的识别系统架构图，系统分为以下几个部分：滑动框：固定大小的在原图上滑动的框，用于获取子图Harr特征提取器

月见樽·2023-10-11 06:56

用于物体识别和跟踪的下游任务自监督学习-2-背景

设计现代计算机视觉算法包括传感器数据编码、解码、数据扩充和预处理、数据分解为训练/val/测试、特征提取、机器学习或深度学习算法设计，然后直观地利用模型特征预测任务解决方案或组合多个任务解决

知新_ROL·2023-10-11 04:41

遥感影像出现nan如何处理、envi主成分分析nan报错处理

@影像nan转换为0问题描述：做高光谱降维处理或是纹理信息特征提取都会经历这一步，当小编看到进度条到达99%时，内心非常喜悦，紧接着却弹出下面的对话框，一盆冷水直淋头皮。

定位算法工程师·2023-10-11 03:28

可分离卷积(Separable Convolution)等价转换为传统卷积(Ordinary convolution)的方法,(等价转换，即最终处理效果一致)...

卷积运算具备强大的特征提取能力、相比全连接又消耗更少的参数，应用在图像这样的二维结构数据中有着先天优势。然而受限于目前移动端设备硬件条件，显著降低神经网络的运算量依旧是网络结构优化的目标之一。

ZhemgLee·2023-10-10 23:45

OpenCv案例(十一)：基于OpenCvSharp识别图像中目标并分类

还有详解：SVM详解，OpenCv中SVM参数详解：官方入口）进行目标物体的识别与分类；案例中识别的随机撒放的螺丝、螺母、垫片、方片，三角扣并且标签分类；原图如下所示：处理结果：主要处理步骤：图像预处理特征提取模型训练识别分类详细流程

码小跳·2023-10-10 22:34

写一下三维点云的模板匹配

它基于许多技术，包括匹配算法、特征提取和描述等，并且可以在多种应用中取得良好的结果。

半清斋·2023-10-10 20:35

c++视觉处理---拉普拉斯金字塔和高斯金字塔

拉普拉斯金字塔和高斯金字塔拉普拉斯金字塔（LaplacianPyramid）和高斯金字塔（GaussianPyramid）是两种不同类型的图像金字塔，用于多尺度图像处理和特征提取。

枭玉龙·2023-10-10 17:35

【Python&目标识别】目标检测的原理及常见模型的介绍

在深度学习之前，目标检测算法主要基于传统计算机视觉方法，如特征提取和分类器设计。然而，随着深度神经网络的普及，尤其是卷积神经网络（CNN）的快速发展，目标检测算法的性能得到了显著提升。

RS迷途小书童·2023-10-10 15:48

PCA（2018-05-05）

应用：常用字损失数据压缩，特征提取，数据视觉化是一种无监督学习通常数据很难被学习出特点时，再使用PCA。为什么需要降维？为了数据视觉化，因为高维数据太难视觉出来了。

叨逼叨小马甲·2023-10-10 12:16

日常问题总结：2023/10/09

对文本内容进行特征提取的步骤有哪些？文本特征提取是将文本数据转换为可用于机器学习模型的数值特征的过程。

Wzideng·2023-10-10 05:44

均值池化与最大值池化

根据相关理论，特征提取的误差主要来自两个方面：邻域大小受

伊甸z·2023-10-10 03:21

推荐频道

garbor特征提取